Solución de IA para el Control de Calidad en la Producción de Tableros de Madera

Sobre el cliente: Una empresa forestal de Uruguay con operaciones a gran escala en la producción de tableros de madera. La empresa enfrentaba desafíos relacionados con la consistencia y precisión en el control de calidad durante la clasificación de tableros, lo que impactaba tanto en la eficiencia de la producción como en la calidad del producto final.

Desafío:  El sistema manual de control de calidad anterior dependía de un proceso manual que clasificaba visualmente los defectos en los tableros de madera. Este proceso no solo era lento, sino que también generaba inconsistencias debido a factores como la fatiga de los trabajadores, la subjetividad y la variabilidad entre los diferentes turnos de trabajo. El cliente necesitaba una solución que mejorara la precisión y eficiencia del proceso de clasificación, reduciendo los errores y aumentando la precisión de la clasificación.

Solución Implementada: En el marco de un proyecto financiado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII), se desarrolló e implementó una solución integral que combina hardware avanzado y software de inteligencia artificial.

La solución incluyó la instalación de cámaras de alta precisión, sistemas de iluminación y estructuras de soporte, que capturan imágenes en tiempo real mientras los tableros se desplazan por la cinta transportadora. Estas imágenes son procesadas mediante un sistema de visión artificial basado en deep learning, que permite la detección, segmentación, medición y clasificación automática de defectos.

Se implementó un sistema de almacenamiento y visualización de datos de producción que permite a la planta monitorear en tiempo real los resultados del control de calidad.

Tecnologías Utilizadas:

• Edge Computing

• Bases de datos

• Docker

• Computer Vision

• Deep Learning

Resultados:

• Consistencia mejorada: La clasificación automatizada ha eliminado la variabilidad entre turnos y la subjetividad humana, garantizando un control de calidad uniforme en toda la producción.
• Aumento en la precisión: La solución basada en visión artificial ha incrementado la detección de defectos con una precisión mucho mayor que los métodos manuales.
• Optimización de la productividad: La automatización del control de calidad ha reducido el tiempo necesario para el proceso de inspección, aumentando significativamente la eficiencia de la planta.

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